Filtreler

20242
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Bölüm: Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı × Konu: Artificial Neural Networks ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Derin evrişimli çekişmeli üretici ağlar ile yüz görüntülerinin üretimi
    (Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-18) Çiçekli, Nizamettin; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Bu çalışmada ilkel insandan günümüze kadar bilginin artışı, nesiller arası aktarımı ve bu sürecin büyük veriye dönüşümü incelenmiştir. Aynı zamanda yapay zekanın tarihsel gelişimi, yapay sinir ağlarının yapısı, derin öğrenme, derin öğrenme katmanları ve derin öğrenme modelleri gibi konular ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Bunun yanı sıra görüntü oluşturma modellerinden biri olan ve derin öğrenmenin bir alt dalı olan çekişmeli üretici ağlar hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur. Çekişmeli üretici ağların tarihsel süreci, yapılan akademik çalışmalar, gelişimi ve akademik literatüre katkıları titizlikle araştırılmıştır. Özellikle çekişmeli üretici ağların görüntü oluşturma alanında en iyi modellerinden biri olan DEÇÜA modeli ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. DEÇÜA modelini oluşturan üretici ağın yapısı, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları ile birlikte kayıp fonksiyonu değerleri üzerinde yoğun bir çalışma yapılmıştır. Ayrıca çekişmeli üretici ağların ikinci bileşeni olan ayırıcı ağın yapısı, işlevleri, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Deney ortamında kullanılan kütüphaneler, GPU, işlemci, dil işleme editörleri ve Google Colab ortamı dikkatlice incelenmiştir. Sentetik görüntüler üretmek için en yaygın olarak kullanılan veri setleri özenle seçilmiştir. Bu çalışmada iki farklı türde dört veri seti kullanılmıştır. İlk olarak vektör tabanlı görüntüler içeren Cartoonset10k ve Anime Face veri setleri dikkatlice seçilmiş ve detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. İkinci olarak piksel tabanlı görüntüler içeren Animal Face ve CelebaFace veri setleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Her bir veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneylerde belirli aralıklarla tekrarlanan eğitim süreçleri sonucunda elde edilen 8x8 boyutundaki görüntüler aşama aşama kaydedilmiştir. Bu elde edilen en iyi görüntüler, veri setlerinde rastgele seçilen resimlerle karşılaştırılarak detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Üretici ağ ile ayırıcı ağın Nash dengesine göre kayıp-kazanç değerleri, matematiksel ve grafiksel yöntemler kullanılarak elde edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    XRD’de X-ışını kırınım verilerinin yapay zekâ yöntemleri ile analizi
    (Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-10-14) Kalkan, Ali Özcan; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Bu tezde, X-Işını Kırınımı (XRD) verilerinin yapay sinir ağları (ANN) ve k-En Yakın Komşu (kNN) algoritmaları kullanılarak analiz edilmesi incelenmiştir. XRD, kristal yapılarının belirlenmesinde yaygın olarak kullanılan güçlü bir teknik olmasına rağmen, karmaşık ve doğrusal olmayan verilerin analizi geleneksel yöntemlerle sınırlı kalmaktadır. Bu çalışmada, XRD verilerinin analizine yapay zeka temelli makine öğrenimi tekniklerinin entegre edilmesiyle, bu sınırlamaların aşılması hedeflenmiştir. Tez kapsamında, Erzurum ve çevresinden alınan volkanosedimanter kayaç örneklerinden elde edilen XRD verileri üzerinde ANN ve kNN algoritmaları uygulanmıştır. ANN, malzeme özelliklerini yüksek doğrulukla tahmin edebilmiş ve kristal yapılar arasındaki karmaşık ilişkileri etkili bir şekilde modellemiştir. KNN algoritması ise, XRD verilerinde faz ve kristal yapıların sınıflandırılmasında başarıyla kullanılmıştır. Farklı K değerleri ile yapılan deneyler, küçük K değerlerinin yerel yapılara daha duyarlı olduğunu, büyük K değerlerinin ise daha genelleştirilebilir tahminler sunduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, model performansını değerlendirmek için gelişmiş çapraz doğrulama teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler, aşırı öğrenme riskini azaltarak, modelin genelleme yeteneğini artırmıştır. Çalışmada kullanılan ANN ve kNN modelleri, faz değişimlerinin tespitinde ve kristal yapıların sınıflandırılmasında önemli başarılar elde etmiştir. Bu tez, XRD verilerinin analizinde yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanabilirliğini göstermiş ve bu alandaki bilimsel araştırmaların daha derinlemesine ve doğru sonuçlara ulaşmasına katkı sağlamıştır.